高维数据,降维与定阶

主讲人:朱力行教授(北京师范大学)
时间:2019年1月7日上午10:00   地点:N222

学术海报

【摘要】随着科学技术的发展,社会,经济活动的活跃,数据结构越来越复杂,数据变量的个数也越来越大。对于已有的统计方法论形成巨大的挑战。例如:对于金融风险值的计算,信号处理/图像识别,国际气候研究,信息检索,高维回归分析等等,都是这类变量个数很大的问题。因此,通过降低维数,以便有效地进行统计分析是一个重要的解决途径。在已有的研究中,通过对结构相关/协方差矩阵的定阶来达到这个目标是一个最常见的方法。在这个报告中,我们描述一个所谓“谷底-悬崖”指标的构造。这个指标的计算非常省时,简单易操作。

【报告人简介】 朱力行,1990年在中国科学院系统科学研究所获得理学博士,1993年在中国科学院应用数学所评为研究员/博士生导师。1998年去香港大学统计与精算系工作,2005年到香港浸会大学数学系工作,任统计学讲座教授。2016年起任北京师范大学统计学院教授。1998年 获得德国洪堡研究奖,是自然科学,工程,医学领域中,大陆,香港,台湾,澳门第一位获奖者,国际华人统计学界第一位获奖者。迄今为止,还是亚洲统计学界唯一获奖者。2013年获得中国国家自然科学奖二等奖。2016年获得泛华统计协会主席特别嘉奖。朱力行2003年和2007年 分别当选为美国数理统计研究院(IMS) Fellow, 和美国统计协会(ASA) Fellow。2016年当选为美国科学促进会(AAAS)Fellow。这是世界上最大的科学协会,美国政府最主要的科学咨询团体。她的出版物《Science》及其子刊系列都是世界上重要的科学刊物。朱力行1997年获得杰出青年基金资助,2004年获选为长江讲座教授。